Mosaic est un chef de file mondial dans l’industrie agricole. Son activité se répartit en trois grands segments : phosphates, potasse et engrais Mosaic. Ses produits sont utilisés pour l’agriculture, l’alimentation animale et d’autres usages industriels. L’entreprise emploie plus de 13 000 personnes réparties dans six pays, avec 15 sites miniers et huit installations de production en Amérique du Nord et du Sud. Le système hérité de Mosaic ne pouvait plus maintenir efficacement son infrastructure ni analyser les données complètes nécessaires à la gestion des différents secteurs d’activité, incluant les opérations, l’exploitation minière, les services corporatifs et régionaux, ainsi que la chaîne d’approvisionnement et le marketing stratégique mondial.

Le défi :

Le nouveau système de Mosaic doit évoluer d’un entrepôt de données hérité vers un système moderne capable de répondre efficacement à des secteurs d’activité multiples. Il doit aussi relever les défis suivants :

• Temps considérable consacré à la construction et à la déconstruction des modèles
• Utilisation restreinte des données provenant d’autres applications métier
• Livrables de modèles de données limités
• Dépendance à des systèmes inefficaces entraînant une forte latence
• Incapacité à faire évoluer les capacités de traitement des données
• Besoin d’une visibilité complète sur les opérations minières
• Surveillance efficace et gestion des normes de sécurité des employés

La solution :

HCLTech a travaillé avec Mosaic pour créer le Mosaic Information Center (MIC) 2.0, un système d’analyse de données quasi en temps réel capable de traiter des données structurées et semi-structurées à différentes vitesses. Le système fonctionne sur Azure et met l’accent sur l’évolutivité, la puissance de calcul et les nouveaux besoins pour améliorer l’analytique des données.

MIC 2.0 a été construit avec les fonctionnalités Azure suivantes :

• Services Azure Cloud Scale Analytics
• Azure Synapse Analytics, y compris Spark Pools, SQL et Synapse Pipelines
• Azure Data Lake Storage Gen 2
• Azure Data Factory
• Azure IR pour l’intégration de données sur site
• Saisie de données évènementielles/patronales avec Logic Apps et Azure API
• Azure DevOps
• Consommation et visualisation des données avec Power BI

Des outils d’analyse en libre-service ont aussi été déployés afin de permettre aux utilisateurs de trouver rapidement une information précise à partir d’un emplacement centralisé infonuagique, incluant des données mondiales pour les opérations B2B et B2C. Cette information d’envergure comprend la chaîne d’approvisionnement, les opérations, les ventes, les achats et la logistique, capturés à partir de SAP S4/ECC, Salesforce, Oracle/SQL Server, API, SFTP et d’autres sources de données. Le système peut recueillir et analyser efficacement, à plusieurs fréquences et sous divers formats, des données JSON, Parquet, XML, des bases de données relationnelles et des déclencheurs de fichiers.

L’impact :

L’architecture MIC 2.0 apporte plusieurs avantages clés, tels que :

• Création d’une base de données centralisée, « source unique de vérité », en brisant les silos de données et en permettant des capacités analytiques étendues
• Exploitation des zones de données bronze, silver et gold pour la capture, la curation et la consommation
• Intégration de données mondiales, y compris celles du Brésil, de la Chine et de l’Inde, de façon sécuritaire et conforme aux normes locales
• Transfert des charges analytiques depuis d’autres plateformes, réduisant les coûts d’exploitation globaux de 15 % à 20 %
• Accroissement de la confiance et de la précision des analyses de données en libre-service avec Power BI
• Réduction du temps nécessaire à la création de valeur avec une réduction du cycle de livraison pouvant atteindre 25 % par rapport au système précédent

Nestlé, le conglomérat alimentaire suisse, est la plus grande entreprise agroalimentaire cotée en bourse au monde, mesurée par son chiffre d’affaires et d’autres indicateurs. Vingt-neuf des marques de Nestlé réalisent plus de 1,1 milliard de dollars de ventes annuelles, nécessitant donc une plateforme d’affaires avec d’importantes capacités d’analyse pour suivre la performance de chaque marque et le comportement des consommateurs. HCLTech, par l’entremise de son partenariat avec Microsoft, a déployé une solution adaptée aux besoins de l’une de ces marques — Nescafé Dolce Gusto (NDG).

Le défi :

NDG devait mettre en place une meilleure solution pour analyser le comportement des consommateurs à l’échelle mondiale, particulièrement pour ses machines à café. Cette analyse oriente les stratégies de marketing et de promotion. Toutefois, leur ancienne plateforme d’affaires était inefficace et produisait des résultats retardés pour les promotions, nécessitant habituellement au moins 72 heures (environ trois jours) aux utilisateurs finaux avant de voir les données de ventes et clients. Ce système utilisait l’infrastructure Magento 1.0 et était miné par des problèmes de qualité. Les utilisateurs devaient intervenir manuellement à de nombreuses reprises pour élaborer des stratégies client ciblées ou effectuer des analyses prédictives. Ces indicateurs tardifs et ensembles de données incomplets ont nui aux ventes, laissant les équipes marketing toujours un temps de retard pour ajuster leurs stratégies et peaufiner les promotions. En plus de ces problèmes, le système n’était pas évolutif et comportait un coût d’entretien élevé.

La solution :

HCLTech a développé un nouveau système qui utilise Azure et Kafka pour transformer et partager les données, quasi en temps réel, avec les agences de marketing et CRM, appuyé par des rapports Power BI et une API Rest afin de satisfaire les besoins spécifiques des clients. Il intègre le flux Kafka et Azure SQL DB (DWH) dans une architecture Magento 2.0 pour partager les données avec Eloqua via le cadre fonctionnel Azure Function.

L’impact :

Les bénéfices incluent notamment :

• Économies de 30 % grâce à l’optimisation des services infonuagiques
• Réduction du temps de traitement des données de 72 heures (environ trois jours) à environ trois heures
• Diminution de 70 % à 80 % de la reprise et des efforts manuels
• Obtenir rapidement des perspectives sur l’analyse des achats consommateurs
• Communications plus rapides et sécuritaires avec le système CRM
• Tableaux de bord quasi en temps réel, alors que l’ancien système exigeait un délai de plusieurs jours pour l’actualisation
• Des échanges client plus efficaces et plus rapides

Clifford Chance, un cabinet d’avocats mondial basé à Londres, sert ses clients grâce à une plateforme de données de pointe construite sur Microsoft Azure et propulsée par des LLM, Azure OpenAI et Copilot for Microsoft 365.

Le défi :

Clifford Chance souhaitait exploiter les outils d’IA générative de Copilot pour :

• Améliorer la rapidité et l’exactitude des projets de documents
• Générer des résumés et des transcriptions pour les documents juridiques, les réunions et les dossiers
• Améliorer la génération de contenu, y compris contrats, clauses et argumentaires, tout en maintenant l’intégrité et des standards de qualité
• Favoriser l’innovation et la collaboration

La solution :

La solution de HCLTech — l’application Clifford Chance Assist (CC Assist) — est conçue sur la plateforme Microsoft Azure OpenAI et utilise les services Microsoft suivants :

• Services Cloud d’IA Azure, incluant Azure Open AI, Azure AI Search et Translator Services, pour intégrer les données et se préparer à l’innovation en IA et en apprentissage machine
• Services Azure Cloud Scale Analytics et DV, incluant Azure Databricks, Azure Data Factory, ADLS Gen 2/Stockage Blob, Azure Database, PostGre et SQL, et LogAnalytics
• Teams Premium
• Visualisations et tableaux de bord avec Power BI

La plateforme collecte et analyse des données d’autres solutions Microsoft, y compris Copilot et Viva Suite, afin d’automatiser et d’améliorer les tâches des employés et des clients. Les données sont stockées, traitées et gérées de façon sécuritaire dans Azure OpenAI.

« L’exploitation de l’innovation numérique pour améliorer nos activités et continuellement accroître la prestation aux clients a toujours été au cœur de notre stratégie de croissance. Nous sommes aujourd’hui ravis d’être l’une des premières organisations à déployer Copilot et Viva Suite à grande échelle dans le cadre de notre suite de solutions de lieu de travail propulsées par l’IA. Cela donnera à nos équipes le pouvoir d’automatiser les tâches routinières, d’augmenter la productivité, d’accélérer la prestation et d’augmenter la satisfaction des clients. »

Paul Greenwood, chef de la direction technologique chez Clifford Chance.

L’impact :

CC Assist offre aux employés des assistants IA personnels pour augmenter leur travail ainsi que des traductions locales grâce à Microsoft Translator et aux fonctions avancées de synthèse intelligente de Teams Premium. Les membres de l’équipe Clifford Chance sont ainsi habilités à résumer et augmenter l’information, générant rapidement un potentiel d’économies significatif.

Grâce au programme d’adoption précoce de Microsoft, Clifford Chance est devenue l’une des premières organisations mondiales à déployer Copilot for Microsoft 365 et Viva Suite à grande échelle auprès de tout son personnel. CC Assist est aussi l’un des premiers outils privés et sécurisés d’IA développés pour un cabinet juridique international. L’outil a été mis en service l’an dernier après des tests approfondis auprès de plus de 1 800 utilisateurs, qui ont constaté peu d’interruptions. Il affiche déjà un retour sur investissement positif.

D’après les premiers résultats, d’autres retombées comprennent :

• Positionner Clifford Chance comme chef de file d’opinion et innovateur numérique
• Économiser environ 5 000 heures lors de la révision/correction de narratifs de temps et environ 2 000 heures lors de la création de documents
• Réduire la vérification diligente de 40 % à 50 % grâce à des réponses précises aux questions et à l’identification des bonnes références
• Augmenter les revenus et la rentabilité en permettant au cabinet d’accepter plus de dossiers complexes et de grande valeur
• Améliorer la satisfaction et la fidélisation de la clientèle
• Réduire les dépenses opérationnelles et en capital en optimisant l’allocation des ressources et en augmentant la productivité

Solutions d’affaires réutilisables de HCLTech

Les architectures réutilisables de HCLTech ouvrent la voie à des extensions vers d’autres secteurs industriels. Par exemple, le cadre CC Assist peut être adapté pour :

• Les institutions financières et réglementaires peuvent s’en servir pour créer, réviser et gérer des contrats, accords et rapports financiers, et mettre à jour les normes pour satisfaire à l’évolution des lois et règlements.
• Les prestataires et organismes de soins de santé peuvent utiliser la structure CC Assist pour générer, analyser et résumer en toute sécurité des dossiers, documents et données médicaux.
• Les éducateurs peuvent l’utiliser pour résumer des ressources détaillées et créer de nouveaux contenus personnalisés.

L’entreprise d’articles de sport Adidas avait besoin d’une plateforme interactive de clavardage unique pour offrir un soutien technique à son effectif mondial. Auparavant, elle utilisait différents chatbots selon le besoin, et les employés se fiaient à leur jugement pour choisir le bon, selon leur demande. Ces chatbots n’étaient pas intégrés au centre d’assistance L3 d’Adidas et n’avaient pas de capacités multilingues — ce qui entraînait des délais, des lacunes d’information et des malentendus lors de problèmes complexes ou étendus.

La solution de HCLTech intègre de façon sécuritaire les sources de données d’Adidas afin de créer un chatbot d’entreprise central qui utilise l’IA pour diriger les demandes des employés vers les bons spécialistes. À cet effet, le système fait appel à :

• Azure Bot Framework pour le chatbot principal
• Bots spécialisés pour ServiceNow, Tachyon et autres
• Teams pour un soutien multiplateforme
• Azure Integration Services
• Azure AI Translator

Depuis la réussite de l’audit de spécialisation en intelligence artificielle de Microsoft 2023-24, sans écarts notables, le système continue d’évoluer grâce aux progrès itératifs de la technologie, maintenant ainsi la compétitivité d’Adidas.

Antech Diagnostics exploite un réseau de laboratoires de diagnostic vétérinaire aux États-Unis. Antech devait disposer d’une nouvelle plateforme pour optimiser l’expérience numérique de diagnostic de ses clients. Le système prévu devait remplacer leur processus manuel lent et offrir une expérience utilisateur robuste et d’importantes capacités d’analytique des données.

La solution de HCLTech a été construite sur la plateforme Microsoft, avec les caractéristiques suivantes :

• Gestion des API Azure pour les API et l’orchestration des services
• Azure Event Hub pour le traitement des données et le service en temps réel
• Azure AI Search pour les recherches intelligentes
• Expériences intégrées et en temps réel provenant des solutions vétérinaires
• Chat vidéo, assistants numériques et capacités d’auto-assistance basées sur l’IA
• Automatisation robotisée des processus intégrée
• Perspectives pilotées par le système et recommandations stratégiques pour les soins et activités

Le système a permis d’atteindre un taux de satisfaction client de 35 % et un rapprochement des comptes et une gestion supérieurs. Par ailleurs, aucune lacune majeure n’a été relevée lors de l’audit de spécialisation en IA de Microsoft en 2023-2024.

Otsuka, une société pharmaceutique nord-américaine, s'est associée à HCLTech pour révolutionner ses processus d’audit interne et de production de rapports à l'aide de GenAI. Leur système d’audit documentaire basé sur des règles s’est avéré coûteux et peu convivial, ce qui a conduit à l’adoption d’une solution GenAI intégrée à Azure OpenAI et à l’API Adobe. La valeur générée par cette approche a permis à notre client de :

• 95 % : Prédire les écarts dans la qualité des documents avec une précision supérieure à 95 %
• 65 % : Réduire les efforts de développement manuel des documents de 65 %
• 50 % : Augmenter le score de lisibilité de 50 %

La gestion des audits est essentielle pour les entreprises des sciences de la vie afin de garantir que les risques soient régulièrement examinés avec une vigilance accrue en matière de conformité, dans le but de protéger la sécurité des patients, la qualité des produits et l’intégrité des données. Dans le cadre de ce processus, toute la documentation du cycle de vie du développement logiciel (SDLC) est soumise à des audits internes.

Le défi

Le défi d’Otsuka portait sur la refonte de leur système d’audit, auparavant lourd en code et en règles, vers une solution cognitive améliorant l’expérience des auteurs et des auditeurs. Ils voulaient également répondre à la demande croissante en volume documentaire, réduire les coûts et le temps des audits internes, et améliorer la fiabilité ainsi que la convivialité de l’outil.

L’objectif :

• Remplacer le moteur basé sur des règles par un système d’audit documentaire propulsé par GenAI
• Réduire les efforts nécessaires pour définir et modifier des règles métiers complexes
• Améliorer la scalabilité du système pour les volumes croissants de documents dans le SDLC
• Rehausser la précision, la fiabilité et la convivialité de l’outil d’audit
• Optimiser les efforts de redéveloppement afin de réduire la maintenance et les mises à jour

La solution :

HCLTech a développé une solution basée sur Azure OpenAI pour encoder des règles métiers complexes et identifier les lacunes des documents en langage naturel.

• Les écarts sont résumés avec GenAI et rapportés comme des constats avec un haut degré de précision
• Une interface conviviale a été développée pour ajouter des PDF et des règles métiers, simplifiant la génération des rapports d’audit
• Des rapports d’audit comprenant des informations contextuelles sont générés par zero-shot prompting et utilisés pour la génération CAPA en aval

L’impact

Grâce à un engagement sans relâche, nous avons exploité une technologie GenAI de pointe et réalisé leur vision avec précision. La collaboration entre HCLTech et Otsuka a eu un impact transformateur sur les audits internes et le reporting grâce à la technologie GenAI.

Après le déploiement réussi de la solution, les résultats ont été :

• Précision de prédiction des écarts améliorée de 95 %, réduisant les audits manuels
• 60-75 % d’effort de développement en moins pour les nouveaux types de documents/règles
• Score de lisibilité supérieur de 50 % dans les résumés d’écarts, rendant l’expérience plus humaine